Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenmodelle und analysiere Immobilienmärkte mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Huspy, ein führendes PropTech-Unternehmen in EMEA mit dynamischem Wachstum.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit exzellenten Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Immobilienmarktes und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 4-8 Jahre Erfahrung in Data Science/ML und starke SQL/Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Huspy ist eines der führenden Unternehmen im Bereich PropTech in EMEA. Gegründet im Jahr 2020, sind wir mittlerweile in mehreren Städten in den VAE und Spanien tätig und expandieren bis 2026 in Saudi-Arabien und drei weitere europäische Märkte. Heute besitzen wir den größten Anteil am Hypothekenmarkt der VAE und gehören zu den am schnellsten wachsenden Akteuren in jeder europäischen Stadt, in die wir eingetreten sind. Wir haben über 140 Millionen US-Dollar (Serie A und Serie B) von den besten Investoren der Welt, darunter Sequoia Capital, Founders Fund und Balderton Capital, gesammelt, um die Reise des Hauskaufs durch leistungsstarke Technologie und agentenorientierte Tools neu zu gestalten.
Wir haben eine SuperApp entwickelt, die Immobilienmakler und Hypothekenbroker unterstützt und modernste Technologie in eine der traditionellsten Branchen der Welt bringt. Wir transformieren, wie Immobilientransaktionen ablaufen - schneller, intelligenter und besser für alle. Die Frage ist: Wirst du Teil des Nächsten sein?
Was du antreiben, aufbauen und besitzen wirst:
- Immobilienmarktmodellierung: Modelle entwickeln, die auf Herausforderungen wie Bewertung/Preisgestaltung angewendet werden, unter Verwendung von Techniken aus klassischem überwachten ML bis hin zu fortgeschritteneren Ansätzen.
- Multimodale Einbettungen: Vektor-Darstellungen von Immobilienobjekten erstellen, z. B. von Angeboten, indem Bilder, Texte und strukturierte Attribute kombiniert werden, um Suche, Zuordnung, Duplikate oder Empfehlungen zu unterstützen.
- Datenanalyse & Experimentation: SQL/Python verwenden, um Daten zu extrahieren, zu bereinigen und zu analysieren; Experimente entwerfen und den Einfluss von Modellen auf Produkte mit robusten Metriken bewerten.
- Modellbetrieb: Modelle in die Produktion bringen mit Funktionen wie Überwachung, automatisierter Bereitstellung oder CI/CD (in Zusammenarbeit mit der Technik).
- Bereichsübergreifende Lieferung: Mit Produkt-, Ingenieur- und Betriebsteams zusammenarbeiten, um Geschäftsprobleme in skalierbare ML-Lösungen zu übersetzen.
Was es braucht, um bei Huspy erfolgreich zu sein:
- Nachgewiesene Erfahrung: 4-8 Jahre in angewandter Datenwissenschaft/ML, Modelle liefern, die reale KPIs beeinflussen.
- SQL & Python Beherrschung: Stark in Frameworks wie Pandas/NumPy/Scikit-learn... zuverlässige Datenpipelines, Modelltraining und -bewertung aufbauen.
- MLOps Grundlagen: Erfahrung in der Bereitstellung/Wartung von Modellen (Batch oder Echtzeit), Versionierung, CI/CD-Grundlagen, Beobachtbarkeit und reproduzierbares Training.
- Kommunikation & Verantwortung: Klar mit technischen/nicht-technischen Stakeholdern; kann Umfang, Prioritäten festlegen und Kompromisse erklären. Komfortabel mit Unsicherheit, Datenqualitätsproblemen, Leckagerisiken und Marktdynamik (Standort, Saisonalität, Bestandsverschiebungen).
- Schön zu haben: Erfahrung in der Softwareentwicklung; multimodale/Visions-Erfahrung; Voice AI (ASR/NLU) Kenntnisse.
- Akademischer Hintergrund: Bachelor in STEM (Master von Vorteil).
Durch die Einreichung dieser Bewerbung stimme ich zu, dass meine persönlichen Daten vom Unternehmen ausschließlich zum Zweck der Verwaltung und Bewertung meiner Kandidatur erfasst, verarbeitet und gespeichert werden.
Data Scientist Arbeitgeber: Huspy
Huspy ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen fördert das Unternehmen eine Kultur, in der Innovation und Benutzerzentrierung im Mittelpunkt stehen. Die Remote-Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig an spannenden Projekten mit einem talentierten Team zu partizipieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Huspy zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist bei Huspy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Huspy vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Huspy entscheidend sein!
